考虑跨越障碍物行为的元胞自动机模型

为研究跨越障碍物行为对人员疏散进程的影响,建立考虑跨越障碍物行为的人员疏散元胞自动机模型。模型中引入危险度的概念,利用危险度区分可跨越障碍物与不可跨越障碍物;通过2种不同的邻域,实现行人的跨越障碍物行为;建立某地震后的疏散场景,对不同初始行人密度及跨越障碍物行人比例的疏散过程进行模拟,分析初始行人密度、跨越障碍物行为以及跨越障碍物行人比例对人员疏散过程的影响。仿真结果表明:行人跨越障碍物行为使得模拟过程更加符合实际行人面对障碍物的运动模式,消除了障碍物路口行人必须绕过障碍物引起的某些阻塞;与不存在行人跨越障碍物行为相比,初始行人密度增加对存在行人跨越障碍物行为的场景影响更小;行人在面对可跨越障碍物时,跨越障碍物行人比例越高,疏散所需时间越短。     

考虑结伴行为与情绪感染的人员疏散模型

为探究结伴行为与情绪感染对人员疏散的影响,将开放性-责任感-外向性-利他性-神经质(OCEAN)模型中的神经质引入易感-感染-易感(SIS)传染病模型,根据行人是否结伴分别构建独立行人与结伴行人的情绪感染模型,与元胞自动机模型相结合进行疏散仿真模拟;并讨论人员密度、结伴比例、情绪阈值、自衰减速率、亲密度等因素对疏散过程的影响特征。研究结果表明：情绪感染在一定程度上会降低疏散效率;行人总体疏散时间与密度呈正相关;疏散时间随结伴比例的增加呈现先增加后降低的趋势,在结伴比例为0.4～0.6时达到峰值,这种趋势受双重因素的影响;情绪阈值是实现平静情绪与恐慌情绪相互转化的临界值,随着情绪阈值的增大,疏散时间逐渐降低,当情绪阈值超过0.3后,疏散时间的变化趋于平缓;情绪自衰减速率与亲密度是影响情绪衰减的主要因素,情绪自衰减速率越大,亲密度越高,情绪强度的衰减越快,且情绪自衰减速率的影响效果更显著。     

通道中障碍物布局对行人运动影响的多格子模型研究

传统行人疏散运动模型对障碍物环境下的个体运动行为关注不足,而且未较好地讨论不同障碍物布局下的行人运动特性。通过改进多格子模型建立了考虑障碍物布局影响的行人运动模型,并与实验结果对比验证了该模型的有效性。利用该模型对不同障碍物布局下的单、双行人流进行模拟,探究不同障碍物布局对行人运动的影响。模拟结果表明,合理的障碍物布局有助于提高行人流的运动速度。丰富了传统多格子模型在障碍物环境下的运动规则,能够为行人交通设施设计及科学管理提供理论与技术支持。     

一种基于社会力的行人-自行车混合疏散模型及模拟研究

当公共安全事件发生时,借助自行车进行疏散是一种重要方式。针对这种情况,开展了行人-自行车混合疏散建模和模拟研究。为了更好量化自行车的超越行为,引入了临时期望运动方向,改变自行车的自驱力,实现对自行车避让超越行为的细致描述;修改了单车模型来更新自行车的运动,建立了一种多层次的自行车运动子模型。将该模型与行人社会力模型相结合,得到一种基于社会力的行人-自行车混合疏散模型“MixSF”。模拟发现,MixSF能够较好地再现混合疏散中的超越行为。在实验条件下,发现个体密度小于0.548人/m2时,自行车占比的增加能加快疏散;相对密度大于0.81时,自行车失去疏散速度优势。     

考虑行人跨越障碍物能力的元胞自动机模型

为深入研究不同类型的行人跨越障碍物行为,建立改进的元胞自动机模型,利用Dijkstra算法计算静态场,根据跨越障碍物能力不同将行人分为强跨越能力、弱跨越能力和无跨越能力3类,通过调查大型商场出入口相关尺寸参数和障碍物分布情况,构建商场疏散通道的疏散场景,分析可跨越障碍物的摆放方式与长度、行人密度和在障碍物可跨越条件下出...     

障碍物对房间人群疏散过程影响的宏观模拟研究

公共建筑内随机分布的障碍物可能对突发事件下密集人群疏散过程中人员速度、路径选择行为产生影响.考虑较为密集人群疏散过程与宏观流体流动过程的相似性,用连续性方程描述人群密度变化过程,结合障碍物对人员运动行为的影响,建立了考虑障碍物影响的人员疏散宏观模型.采用该模型计算重现了疏散出口附近的高密度人群拱形和椭圆形分布,定量分析了障碍物以不同概率分布于建筑内不同位置时对疏散过程中人员密度演化以及完成疏散所需时间的影响.     

基于组合模型的地铁车站行人疏散仿真优化研究

为提高疏散情况下地铁车站内行人运动行为仿真的准确性与高效性,提出采用社会力模型中的行人间排斥力、出口吸引力和障碍物排斥力理论,优化元胞自动机(CA)模型环境,构建基于组合模型的行人疏散仿真模型;采用移动残差计算法,优化元胞在网格中的移动规则;最后通过仿真试验标定行人疏散路径决策参数(静态吸引场参数、障碍物排斥场参数、力场耦合参数)。结果表明:基于组合模型的行人疏散仿真模型能够依据不同行人速度变更的移动规则,模拟出行人受障碍物、其他行人影响作用下的行人流动情况,更真实地反映疏散情况下行人流动情况,提高城市轨道交通运营安全决策水平。     

考虑熟悉度与恐慌效应的人群引导疏散仿真算法研究*

为研究紧急情况下人群疏散行为特点,结合势场理论和多出口选择模型,建立考虑引导、熟悉度和恐慌效应的PFT-LMES人群疏散算法。通过搭建有障碍和无障碍2种室内场景,研究不同环境熟悉度以及行人密度下引导作用对人群疏散效果的影响。研究结果表明:引导作用能够提高疏散效率,平衡各出口利用率,引导效果随行人密度增加更加显著;总体疏散时间随引导强度的提高表现为先减小后增大;当接受引导的人数占总数的42%时,2出口各自选择人数与出口通行能力比例基本一致,引导效果达到最优;相对于环境熟悉度较高的人群,不熟悉环境行人的引导效果更为显著。研究结果可为大型场所的紧急高效疏散提供参考。     

考虑人群拥堵的疏散出口选择行为研究及建模

出口选择是疏散过程中最重要和复杂的决策行为之一,受到空间结构、人群分布和行人认知等多方面因素的影响,为了使疏散仿真能够合理地模拟出行人的寻路和逃生过程,提出了考虑人群拥堵的出口选择模型。该模型基于多元Logit离散选择模型,考虑到影响个体疏散时间的因素以及对不同出口类型的偏好。研究发现个体的疏散时间随着拥堵人群位置的不同而有所差异,从而以决策者而不是出口的角度定义了一个计数区域来估计影响决策者排队时间的人数。并且研究出口重新选择的触发条件和程序。将出口选择模型和程序引入BuildingEXODUS软件进行疏散仿真,通过对比显示,仿真结果更符合真实情况,特别是在具有障碍物和人群分布不均匀的场景中更显优势。     

基于遗传算法和场域模型的多障碍物房间人员疏散研究*

为提高多障碍物房间的人员疏散效率,利用场域元胞自动机模型并融合经典遗传算法,对2出口和4出口的多障碍物房间进行布局优化和疏散仿真研究。研究结果表明:利用遗传算法可快速寻找最优座椅布局,连排座椅设置在远离出口侧可有效减轻行人疏散时的拥堵程度;经过遗传算法优化后的座椅布局可协调疏散人群到达出口的时间,从而缓解出口通行压力,提高整体疏散效率,保障行人在大型多障碍物房间内的疏散安全。     

考虑主动避让行为的养老场所人员疏散研究

为明确主动避让行为对养老场所人员疏散的影响,建立考虑主动避让弱势群体行为的元胞自动机模型,模型分别考虑避让弱势群体前方行走区域、斜前方行走区域、前方和斜前方行走区域对人员疏散的影响;分析不同避让方式下弱势群体比例、行人密度、弱势群体位置分布对整体疏散结果的影响.结果 表明:主动避让弱势群体行为能够降低疏散时间,增加疏散...     

考虑儿童运动特性的小学教学楼楼梯间人员疏散研究

为研究小学教学楼楼梯间人员运动行为以及影响人员疏散的因素，开展人员疏散实验并构建疏散模拟场景。基于疏散实验研究不同实验场景的出口流量和人员运动速度，通过疏散仿真模拟，分析不同人员运动速度、人员数量及疏散策略对疏散的影响。结果表明:排队下楼的人员运动速度比紧急疏散人员低22.7%，自由上楼人员运动速度比排队上楼人员高8%；人员总疏散时间随人员运动速度的增加而降低，但总疏散时间随速度增加而降低的幅度变小；加入分层疏散策略会增加人群疏散总时间，但整个疏散过程人员分布均匀，在建筑瓶颈不易产生人员过度拥挤现象，因而在疏散过程中应适当采用分层疏散策略。     

九曲桥行人运动实验与模拟研究

公共场所中的人群疏散是行人疏散动力学研究中的重要内容。基于九曲桥行人运动观测实验对转角区域的行人运动特征进行研究,并利用人员疏散模拟软件Pathfinder模拟了因激励作用所导致的行人速度提高对通行效率的影响。结果表明,由于行人的停留、拍照行为导致转角内区域出现了明显的行人变换走道现象;行人在转角内区域出现的停留、超越行为导致行人速度出现大幅度波动,最低速度约为0.2 m/s,最高速度约为0.7 m/s;与转角后区域相比,行人密度变化对转角内区域的行人速度的影响更小,单位流量的影响更大;由于观测实验中行人停留、拍照等行为的存在,相同密度下转角后区域行人运动速度、单位流量均低于P&M平直通道模型;适当的激励作用有助于减轻行人拥堵,提高通行效率,当行人速度达到较高水平后效果不再显著。     

考虑绕行效应的人员疏散元胞自动机模型研究

在传统的元胞自动机疏散模型中，行人只考虑临近的4个网格状态以做出运动决策，而在实际疏散过程中，每个人会从更大的感知范围内收集信息，并会主动避开障碍物，从而选择更合理的路径。针对此问题，建立考虑绕行行为的元胞自动机模型（DCA模型），模型引入行人感知范围参数，用于反映行人对障碍物的反应程度或绕行倾向；通过建立单门疏散场景，研究绕行效应对疏散的影响。研究结果表明:考虑绕行效应时，行人能够更好地绕过障碍物，在出口前形成典型的拱形聚集形态；感知范围越大，拱形聚集形态形成的越快；通过将DCA模型与经典的无后退的有偏随机行走模型和场域模型分别进行比较，DCA模型可以减少不必要和不合理的后退运动行为，这与实际更为一致。     

基于改进社会力模型的地铁大客流疏散能力研究*

为有效应对大客流情景下人群拥挤对地铁站正常运行带来的影响,采用社会力模型和Anylogic仿真软件,对地铁站大客流疏散能力进行建模和分析,从客观、主观、管理视角分析影响客流疏散能力的因素,基于改进社会力模型刻画行人行为,分析影响地铁车站疏散能力的3个关键因素,并以南宁地铁1号线朝阳广场站为背景进行研究。研究结果表明:行人密度是影响地铁站疏散能力的关键因素,出入口选择策略和行人亲属关系比例对疏散能力影响显著,研究结果可为地铁客流疏散提出针对性建议。     

生化恐怖袭击情境下引导疏散中行人行为仿真研究

恐怖袭击事件发生在人员密集、环境复杂的公共场所时,极易造成大量的人员伤 亡。为了研究行人行为特征对应急引导过程的影响,采集疏散行人行为特征数据以SPSS 统计软件分析,并将分析结果导入基于社会力原理建立的疏散模型进行仿真实验。研究 结果表明:行人的性别、受教育程度及疏散经验个体特征的差异对引导疏散的结果具有 直接的影响,关系到引导疏散过程的成功与否。应急管理方案制定中,应针对性的为各 类行人指定安全预案以及提供培训演练。